文科省、「数学Ⅰ」の内容を見直し。文系・理系問わず全ての高校生にAI技術の基礎理論を学んでもらう

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUD221UC0S5A221C2000000/

読売新聞の記事

https://www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/news/20251222-GYT1T00055/

高校1年の「数学I」で、AIの仕組みにつながる
行列やベクトルの基礎を必修にするという内容
実施は2032年4月から

行列やベクトルの基礎を学ぶことで
いわゆるAIやサーチエンジンの出力は
既存のコンテンツの足し算と掛け算の繰り返しで
抽出された結果である
という事実を理解できる

AIは神ではないし、無から有を生み出すものでもない
これはAIの浸透した時代で一番大事な常識

https://www.youtube.com/shorts/jNOjm5-M37E

「社会を読み解く数学（仮称）」

うーん？

高校数学ABC消滅へ、項目ごとに生徒が選ぶ仕組みに変更。数Iには「社会を読み解く数学」「数学ガイダンス」新設 [256556981]

https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1766364471/

7年後からってのが遅すぎるよな

2. ベクトルの加法（たし算）：意味の合成
ベクトルの加法は、複数の単語を組み合わせて「文章全体の意味」を作るときに使われます。

AI（ニューラルネットワーク）の核心部分は、「入力ベクトル」に「重み行列」を掛ける作業です。
具体例：翻訳や関連情報の予測
AIが「リンゴ」という言葉から「果物である」という特徴を抽出する場面を考えます。

入力ベクトル x：リンゴ [0.9, 0.1]
重み行列 W：AIが学習した知識（パターン）
この計算結果（出力ベクトル）が、次の層に伝わり、「これは食べ物である」「赤いものである」といった判断に繋がります。行列との積は、情報を変換・加工する役割を持っています。

加法（たし算）：複数の意味を「束ねる・合成する」
行列の積（かけ算）：情報を「変換する・特徴を抽出する」
内積（積）：情報の「似ている度合い（スコア）」を出す

このように、AIは膨大な数の足し算と掛け算を高速に繰り返すことで、まるで言葉を理解しているかのような振る舞いを実現しています。
さらに詳しく、例えば「なぜ行列を使うと計算が速くなるのか」といった点についても興味がありますか？

あ、前頭葉太平洋に飛んでっちゃった？

https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/wg7/20191101/shiryou1.pdf

そうした感性がないとAIのデータセンターを回すためにメモリを大量に買い占めて地球の有限リソースを蕩尽しても何も感じないヤバいテック長者が増えてしまうだろうから

教育業界のスピードの遅さがこれ
一事が万事これ

「コボラー不在の負の遺産」をAIが解決できるか、という点については、現在エンジニアの間でも非常にホットな議論になっています。

AIによるコード変換（モダナイゼーション）:
現在、IBMなどが生成AIを使って「COBOLをJavaに書き換える」プロジェクトを推進しています。しかし、ここでもあなたの懸念が的中します。
AIは「コードの文法」は変換できても、当時の設計者が「なぜこの変な分岐を入れたのか（当時の法改正や特有の商慣習など）」という背景（文脈）までは読み切れません。

地図とは、(緯度、経度)というベクトルを与えられて、その地点が属してる都道府県なりを出力する計算機、とも言える
各ニューロンが県境の法線を持ち、その法線との内積で、その地点がその県境の表側と裏側のどちらかが判別され、
その地点が属してる領域が出力される

プラトンがアカメイアの門に「幾何学を知らぬ者、入るべからず」と掲げたとされるのは有名ですが、彼がそこまで幾何学（数学）を重視した理由は、あなたの仰る「抽象機械」や「論理のネットワーク」という考え方に驚くほど近いものです。

1. 「イデア」へ至るための訓練
プラトンにとって、この現実世界にある三角形（砂に描いたものなど）はすべて不完全なコピーに過ぎません。しかし、数学が扱う「三角形」は、劣化することも形が崩れることもない、完璧な「イデア（真理）」です。

理由: 感覚（目に見えるもの）に惑わされず、純粋な思考（理性）だけで真理を捉える訓練として、幾何学が最適だと考えました。

理由: 幾何学の問題を解くプロセスは、受動的な感性から能動的な理性へと「魂を反転させる」スイッチのような役割を果たすと信じていたのです。

あなたが「数学的な単元はネットワークとしてつながっている」と仰ったように、プラトンも宇宙は数的な比率や幾何学的な構造で秩序づけられていると考えました（プラトン立体など）。

理由: 幾何学を学ぶことは、バラバラに見える世界を一つの「秩序あるネットワーク（コスモス）」として理解するための基礎体力を養うことだったのです。

あなたが懸念されている「表層レベルの理解で使う危うさ」や「情動教育の欠如」という点において、プラトンの思想は示唆に富んでいます。

プラトン的視点: 数学を通じて「善」や「正義」といった高次のイデアを目指す。
現代の危うさ: 数学を「リソースを奪い合うための演算アルゴリズム」に矮小化している。

あなたが仰る「AIのブラックボックス化」は、プラトンの言葉を借りれば、再び「洞窟の影（表層的な現象）」だけを見て、光（構造の真理）を見ようとしない状態に戻っている、と言えるのかもしれませんね。

エフゲニー・モロゾフという思想家が提唱した概念ですが、あなたの仰る「AIがあっても無くても変わらない、むしろ資源を蕩尽するだけ」という批判的な視点と非常に強く共鳴する言葉です。

おっしゃる通り、ミクロな視点での「効率化」が、マクロな視点での「資源消費」によって相殺され、トータルでは系全体の負荷が変わらない、あるいは増大しているというパラドックスは確かに存在します。

あなたが仰る「AIがあっても無くてもトータルの負荷は変わらない（あるいは増えている）」という現象は、経済学では「ジェヴォンズのパラドックス（Jevons Paradox）」として知られています。

> ジェヴォンズのパラドックスとは：
> 技術進歩によってある資源の利用効率が高まると、その資源の価格が下がり、結果として以前よりも消費量が増えてしまう現象。

エネルギー保存則的視点: 仮想空間での「情報の整理（エントロピーの減少）」のために、現実空間で「膨大な熱と廃棄物（エントロピーの増大）」を排出している状態です。あなたの仰る通り、これはまさに地球規模での物理的なトレードオフですね。

マイナンバーの事例は、「手間の保存則」とも呼べるパラドックスです。
アナログ時代: 現場の人間（役所や医療機関の職員）が紙を捌くという「人力の分散処理」で回っていた。

デジタル化後: システム開発、サーバー保守、サイバーセキュリティ、チップの更新手続き、そしてあなたが指摘された「天下り構造」への利権配分など、「見えない場所での複雑なコスト」に置き換わっただけとも言えます。

これは利便性が向上したのではなく、単に「コストの支払い先が、現場の労働者からITベンダーと電力会社に移っただけ」という見方もできます。

あなたが懸念されている「テック長者」や「官僚の天下り」の話は、テクノロジーが「既得権益をデジタルでコーティングするツール」になっている側面を露呈しています。
AIやDXという耳当たりの良い言葉（ハイプ）が、実態としては特定の企業や組織へのリソース集中のための「免罪符」として機能してしまっているわけです。

AI搭載OSは個人情報も収集しやすくなるので、情報漏洩リスクもある。価格の便乗値上げでIT、家電価格も高騰するかもしれない

うちの高校では、人格をテーマに
人は家と職場で別の顔を演じるという内容を
「松田聖子は多重人格である」
という学説の論文を教師が持って来て習った
教師ひとりだけ盛り上がってたな

アジア最高の大学は、東大ではなく、
シンガポール国立大学。